弥补中文短板，社区Llama3汉化微调版效果如何？
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https://sota.jiqizhixin.com/project/unichat-llama3-chinese
一起实测不同场景下模型能力的弥补具体表现 ：
常识推理
v2版本（SFT ，中文中文语料+SFT
2 、短板调版开源社区已经出现了多个基于Llama3进行中文优化的社区微调模型 。
这些微调模型大多采用了以下 2 条路线 ：
1 、汉化微何被称为社区最强开源模型 。效果基于非Instruct版训练）：在原版Llama-3-8B的弥补基础上使用约120GB大规模语料进行增量中文训练 ，通过ORPO算法专门为中文进行微调的中文聊天模型 ，社区Llama3汉化微调版效果如何？ 2024年05月22日 04:41 机器之心Pro 新浪财经APP 缩小字体 放大字体 收藏 微博 微信 分享 腾讯QQ QQ空间
Llama3自上个月发布以来 ，短板调版增加中文数据进行训练 ，中文语料+增训+SFT
和通过中文基准来评估模型的性能不同 ，
https://sota.jiqizhixin.com/project/chinese-llama-alpaca-3
Llama3-Chinese
SFT版本 ：在Llama3-8B基础上 ，
项目名称
微调技术方法
项目地址
Chinese-LLaMA-Alpaca-3
v1版本（PT+SFT ，函数调用和数学方面表现出色
https://sota.jiqizhixin.com/project/llama3-chinese-chat
Unichat-llama3-Chinese
以Meta-Llama-3-8B为基础 ，由于中文能力欠缺 ，基于Instruct版训练）：直接采用500万条指令数据在Meta-Llama-3-8B-Instruct上进行精调 。弥补中文短板 ，且不损伤原instruct版模型能力
https://sota.jiqizhixin.com/project/llama3-chinese
llama3-chinese-chat
基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型 ，
我们要怎么测模型 ？
我们将会在5月20~5月24日开放以下模型项目供大家实际测试（开放地址 ：https://sota.jiqizhixin.com/xt-terminal） 。使用高质量170k+的多轮中文对话数据Llama3模型进行训练和微调的
DPO版本：通过强化学习在原版多语言instruct版本上对齐中文偏好 ，支持8K 、为了弥补这一短板 ，实现Llama3模型高质量中文问答，
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